[发明专利]一种恶劣天气引起电网故障的损失负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910439914.0 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110098612A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 邓决全;宋万清 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种恶劣天气引起电网故障的损失负荷预测方法，包括下列步骤：1、选取预测日之前的电网故障的损失负荷数据作为预测数据样本；2、利用R/S法计算损失负荷序列的Hurst参数值，并判断该序列是否具有长相关特性；3、采用极大似然估计方法获取FBM预测模型参数的极大似然估计量；4、模拟分数布朗运动的增量，并对增量进行离散化；5、构建离散化后的FBM预测模型，利用该模型模拟电网故障的损失负荷序列的变化路径；6、获取最终预测数据样本的电网故障的损失负荷预测值。与现有技术相比，本发明可对未来的电网故障的损失负荷变化趋势进行了更加有效、准确。 | ||
| 搜索关键词： | 损失负荷 电网故障 极大似然估计 预测 恶劣天气 预测模型 预测数据 离散化 布朗运动 样本 长相关特性 变化趋势 模型模拟 构建 | ||
【主权项】：
1.一种恶劣天气引起电网故障的损失负荷预测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：1)调用由恶劣天气引起电网发生故障的损失负荷数据记录，选取预测日之前的电网故障的损失负荷数据作为预测数据样本；2)基于电力负荷周期性、多构型、突发连续性、自相似性特征，利用R/S法计算损失负荷序列的Hurst参数值，并判断该序列是否具有长相关特性；3)采用极大似然估计方法获取FBM预测模型参数的极大似然估计量；4)根据步骤3)中获取的极大似然估计量模拟分数布朗运动的增量，并对增量进行离散化；5)构建离散化后的FBM预测模型，利用该模型模拟电网故障的损失负荷序列的变化路径；6)利用离散化后的FBM预测模型获取最终预测数据样本的电网故障的损失负荷预测值。
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